机器学习与数据挖掘

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1、机器学习与数据挖掘复习机器学习基本过程n机器学习是一个复杂的过程离线过程（训练过程）在线过程（应用过程）原始数据人工分析机器学习训练样本模型新数据结果离线过程在线过程数学方法决定性步骤尚无有效的理论指导9/1/20232Machine Learning样本准备n对象分割基于直方图的分割，最大熵算法松弛算法边缘检测Mean-Shift9/1/20233Machine Learning样本准备n特征提取颜色、纹理、形状文字特征n分词n词的归一化元数据特征及其应用多模特征n特征选择（降维）9/1/20234Machine Learning样本准备n特征选择降维的目的与意义特征选择指数特征选择算法n增

2、量法、减量法、模拟退火/遗传算法主分量分析9/1/20235Machine Learning样本准备n样本选择训练样本失衡问题失衡训练样本上的机器学习nCost-sensitive learningn样本采样n规则过滤9/1/20236Machine Learning分类n线性分类器n分类器训练的几何方法方程组求解SVMn概率分类器贝叶斯分类器GMM-EM9/1/20237Machine Learning回归n回归问题n参数式方法n非参数式方法各种距离函数及归一化高维索引9/1/20238Machine Learning可视化技术n机器学习中为何需要人机交互n可视化技术MDS双曲可视化n相关反馈9/1/20239Machine Learning试题形式n问答题、论述题请简单介绍SVM算法原理及其使用技巧。由于“绿坝”事件，不良信息监控问题被广泛关注。请设计一个黄色图片过滤系统，论述实现中可能遇到的难题和可能的解决方案。重点论述在何处可以使用何种机器学习算法解决何种问题。9/1/202310Machine Learning试题形式n题量三道大题n回答技巧不要长篇大论，切中要害即可不需数学公式，论述物理含义9/1/202311Machine Learning